Beyond One-Size-Fits-All: Multi-Domain, Multi-Task Framework for Embedding Model Selection

要約

このポジションペーパーでは、自然言語処理 (NLP) タスクに最も効果的な埋め込みモデルを選択するのに役立つフレームワークの開発に向けた体系的なアプローチを提案し、独自のエンコーダー モデルとオープンソースのエンコーダー モデルの両方の普及によってもたらされる課題に対処します。

要約(オリジナル)

This position paper proposes a systematic approach towards developing a framework to help select the most effective embedding models for natural language processing (NLP) tasks, addressing the challenge posed by the proliferation of both proprietary and open-source encoder models.

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